布尔值比较两个数据帧

Question

我有两个具有相同列的dataframes（从CSV读取），但可能不同。我正在尝试产生第三个数据框架，该数据框在左侧具有索引，并且在给定索引记录的匹配的每一列中，每个列的真实或错误值。这是一个简单的示例

df1 = pd.DataFrame(np.array([
    ['100', 'a', 1, 'aa'],
    ['101', 'b', 2, 'bb'],
    ['102', 'c', 3, 'cc']]),
    columns=['ID', 'Col1', 'Col2', 'Col3']).set_index('ID')
df2 = pd.DataFrame(np.array([
    ['100', 'a', 1, 'aa'],
    ['101', 'b', 2, 'bb'],
    ['102', 'c', 3, 'cb']]),
    columns=['ID', 'Col1', 'Col2', 'Col3']).set_index('ID')
df3 = pd.DataFrame(np.where(df1==df2,True,False),
                   columns=df1.columns,
                   index=df1.index)
print(df3)

这会产生：

ID                    
100  True  True   True
101  True  True   True
102  True  True  False

我遇到的问题是，记录的数量将有所不同，并且可能会失败。在DF1中可能有ID 104的行，而DF2中的ID 105可能会有一行。这会导致"只能比较相同标记的数据框对象"错误。

我在想np。在哪里灵活的？任何建议将不胜感激！

Answer 1

在这种情况下，您可能需要使用eq：

df1.eq(df2)
      Col1   Col2   Col3
ID                      
100   True   True   True
101   True   True   True
102  False  False  False
105  False  False  False